import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_csv("data/new_file.csv")

# 将 fhjl_time 转换为日期时间格式
data['fhjl_time'] = pd.to_datetime(data['fhjl_time'])

# 提取年份和月份作为新的列
data['year'] = data['fhjl_time'].dt.year
data['month'] = data['fhjl_time'].dt.month

# 计算每年不同月份的下单频率
monthly_order_frequency = data.groupby(['year', 'month'])['fhjl_time'].count().unstack()

# 绘制图表
plt.figure(figsize=(12, 8))
for year in monthly_order_frequency.index:
    plt.plot(monthly_order_frequency.loc[year], label=str(year))
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('下单频率')
plt.title('每年不同月份的下单频率')
plt.legend()
plt.show()